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隨著人工智慧(AI)技術的快速發展,生成式模型已在文本生成與圖像創作領域展現出巨大的潛力。然而,目前的模型在處理長文本語境一致性時仍存在顯著的『幻覺現象』,導致生成內容在邏輯上難以嚴謹對應前文脈絡。儘管前人研究嘗試透過增加訓練數據量來提升模型能力,但高昂的計算成本使得此方案無法泛化應用於終端設備。鑑於此,本研究提出一種基於輕量級知識圖譜的增強生成架構,旨在降低計算資源的同時,有效提升長文本生成的邏輯準確性。本研究目的在於解決上述技術瓶頸,並為資源受限環境下的自然語言處理應用提供一條有效途徑。」
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